Low-quality employment trajectories and risk of common mental disorders, substance use disorders and suicide attempt: a longitudinal study of the Swedish workforce
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-quality longitudinal evidence exploring the mental health risk associated with low-quality employment trajectories is scarce. We therefore aimed to investigate the risk of being diagnosed with common mental disorders, substance use disorders, or suicide attempt according to low-quality employment trajectories. METHODS: A longitudinal register-study based on the working population of Sweden (N=2 743 764). Employment trajectories (2005-2009) characterized by employment quality and pattern (constancy, fluctuation, mobility) were created. Hazard ratios (HR) were estimated using Cox proportional hazards regression models for first incidence (2010-2017) diagnosis of common mental disorders, substance use disorders and suicide attempt as dependent on employment trajectories. RESULTS: We identified 21 employment trajectories, 10 of which were low quality (21%). With the exception of constant solo self-employment, there was an increased risk of common mental disorders (HR 1.07-1.62) and substance use disorders (HR 1.05-2.19) for all low-quality trajectories. Constant solo self-employment increased the risk for substance use disorders among women, while it reduced the risk of both disorders for men. Half of the low-quality trajectories were associated with a risk increase of suicide attempt (HR 1.08-1.76). CONCLUSIONS: Low-quality employment trajectories represent risk factors for mental disorders and suicide attempt in Sweden, and there might be differential effects according to sex - especially in terms of self-employment. Policies ensuring and maintaining high-quality employment characteristics over time are imperative. Similar prospective studies are needed, also in other contexts, which cover the effects of the Covid-19 pandemic as well as the mechanisms linking employment trajectories with mental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».